模式识别是什么意思？

模式识别是一门科学，主要利用求解复杂问题的数学和计算机技术，它被广泛应用于机器及其他计算系统的研究与开发。它的任务是建立一个用于自动处理和识别各种模式的系统或算法，从而提高计算机的效率和节省人力劳动的成本，使模式自动或半自动地识别特征细节，包括它们的形状、属性、阴影等，从而更好地理解和处理复杂的数据，也就是所谓的“模式识别”。

模式识别有许多应用：

1、机器视觉：系统利用图形参数（如形状、颜色、位置、大小和分布）进行对象识别，机器视觉是机器的一种能力，想要让机器识别图像，首先就要做好特征提出、特征抽象和模式识别等工作。

2、声纹/指纹/虹膜识别：根据轮廓特征点，计算出多维空间映射，再依据结构特征匹配，来进行人脸识别或签入识别。

3、图书分拣机器：根据特定书籍的ISBN码来识别，光学识别技术可以精确地分辨书籍，用来根据需要自动完成图书分类操作。

4、自动驾驶：人工智能在自动驾驶中的副手，自动车辆拥有视觉，深度学习和模式识别等技术，能够对道路进行准确定位，并能够辨别道路标志，并且还能够识别和避免路上的杂物或其他类型的障碍物。

5、细胞分析：细胞自动分析是生物医学研究的重要途径，它从大量的细胞样本中获取特征数据，然后通过机器学习和模式识别去分析这些数据，而不像传统的分析方法那样需要很长的时间和费用，更有效地获取有用的信息。此外，细胞分析也带来一个问题，那就是细胞图像解析。有了模式识别和图像识别算法，可以快速准确地识别细胞中表达的特征，以指导进行细胞分析研究。